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公开(公告)号:CN119692841A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411695811.8
申请日:2024-11-25
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分层证据推理的新型电力系统综合评价方法,包括如下步骤:步骤S1:选择第l层指标;步骤S2:同时构建指标成对比较矩阵C和指标数据矩阵X;步骤S3:采用层次分析法和CRITIC法分别计算指标的主观权重W1和客观权重W2;步骤S4:使用贝叶斯网络推理计算指标的综合权重W;步骤S5:选择第k个地区指标数据;步骤S6:采用证据推理方法计算第l+1层指标的效用平均值uavg(Il+1k);步骤S7:判断是否为最后一个地区;步骤S8:判断是否为最后一层指标。应用本技术方案可综合主观判断和客观分析实现不确定环境下证据的多层融合,可准确地对具有多层次结构的新型电力系统统计指标体系进行评价,获得各地区新型电力系统综合评价分数。
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公开(公告)号:CN118898358A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410921198.0
申请日:2024-07-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/04 , G06N3/096 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估方法,属于居民用户需求响应潜力评估领域。包括:考虑售电公司与居民用户间的主从博弈关系,建立售电公司与个体HEMS居民用户间的主从博弈推演模型,通过粒子群算法求解博弈均衡解,根据博弈均衡下的电价‑电量信息挖掘HEMS居民用户的电力需求价格弹性系数,并提取其需求响应特性参数;通过多任务学习模型建立HEMS居民用户用电特征与需求响应特性参数之间的映射关系,并采用梯度归一化算法解决多任务学习模型在训练过程中子任务梯度大小不一致和收敛速度不匹配的问题,实现居民用户群体需求响应特性参数的泛化建模,进而评估居民用户群体的需求响应潜力。
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